在重建阶段完成后,PUGS利用视觉语言模型(VLM)进行零样本物理属性预测。 NeRF2Physics采用两阶段的方法来进行物理属性预测。 它首先通过VLM来从物体的图像预测物体的文本描述,然后将该文本描述输入给LLM来预测材质和物理属性。 与NeRF2Physics不同,PUGS直接使用VLM对多视角图像中的某一张进行材质和物理属性预测,避免了图...
在重建阶段完成后,PUGS利用视觉语言模型(VLM)进行零样本物理属性预测。 NeRF2Physics采用两阶段的方法来进行物理属性预测。 它首先通过VLM来从物体的图像预测物体的文本描述,然后将该文本描述输入给LLM来预测材质和物理属性。 与NeRF2Physics不同,PUGS直接使用VLM对多视角图像中的某一张进行材质和物理属性预测,避免了图...
在重建阶段完成后,PUGS 利用视觉语言模型(VLM)进行零样本物理属性预测。 NeRF2Physics 采用两阶段的方法来进行物理属性预测。 它首先通过 VLM 来从物体的图像预测物体的文本描述,然后将该文本描述输入给 LLM 来预测材质和物理属性。 与NeRF2Physics 不同,PUGS 直接使用 VLM 对多视角图像中的某一张进行材质和物理属...
在重建阶段完成后,PUGS利用视觉语言模型(VLM)进行零样本物理属性预测。 NeRF2Physics采用两阶段的方法来进行物理属性预测。 它首先通过VLM来从物体的图像预测物体的文本描述,然后将该文本描述输入给LLM来预测材质和物理属性。 与NeRF2Physics不同,PUGS直接使用VLM对多视角图像中的某一张进行材质和物理属性预测,避免了图...
NeRF2Physics采用两阶段的方法来进行物理属性预测。 它首先通过VLM来从物体的图像预测物体的文本描述,然后将该文本描述输入给LLM来预测材质和物理属性。 与NeRF2Physics不同,PUGS直接使用VLM对多视角图像中的某一张进行材质和物理属性预测,避免了图像到文本转换过程中的信息丢失。
4、使用优化器更新NeRF参数 3D场景在一台有4个芯片的TPUv4机器上进行了优化,每个芯片渲染一个单独的视图并评估扩散U-Net,每个设备的batch size为1。优化了15,000次迭代,大约需要1.5小时。 实验部分评估了DreamFusion从各种文本提示中生成连贯的3D场景的能力。 与现有的zero-shot文本到3D生成模型进行比较后可以发现,...
对于每个文本提示,都从头开始训练一个随机初始化的NeRF。 DreamFusion优化的每次迭代都包含四步: 1、随机采样一个相机和灯光 在每次迭代中,相机位置在球面坐标中被随机采样,仰角范围从-10°到90°,方位角从0°到360°,与原点的距离为1到1.5 同时还在原点周围取样一个看(look-at)的点和一个向上(up)的矢量,并...
很多三维生成方法都是基于NeRF模型,比如2022年提出的Dream Fields使用预训练的CLIP模型和基于优化的方法来训练NeRF,直接从文本中生成3D模型,但这种方式生成的三维物体往往缺乏真实性和准确性。 DreamFusion采用了与Dream Field类似的方法,但模型中的损失函数基于概率密度蒸馏,最小化基于扩散的前向过程的共享的高斯分布族与...
最近Google研究员另辟蹊径,提出一个新模型DreamFusion,先使用一个预训练2D扩散模型基于文本提示生成一张二维图像,然后引入一个基于概率密度蒸馏的损失函数,通过梯度下降法优化一个随机初始化的神经辐射场NeRF模型。 论文链接:https://arxiv.org/abs/2209.14988 ...
最近Google研究员另辟蹊径,提出一个新模型DreamFusion,先使用一个预训练2D扩散模型基于文本提示生成一张二维图像,然后引入一个基于概率密度蒸馏的损失函数,通过梯度下降法优化一个随机初始化的神经辐射场NeRF模型。 论文链接:https://arxiv.org/abs/2209.14988 ...